Étude numérique assistée par intelligence artificielle de l’effet des plaques de séparation sur les performances d’un échangeur de chaleur à courants croisés

Abstract

يهدف هذا العمل إلى تحسين فهم وأداء المبادالت الحرارية من خالل تحليل تأثير الصفائح الفاصلة على ظواهر انتقال الحرارة والخسائر الهيدروديناميكية .وتُبرز الدراسة تأثير المعلمات الهندسية، مثل التباعد بين الصفائح وترتيبها، باإلضافة إلى ظروف .التشغيل، وال سيما معدل التدفق ونظام الجريان تم اعتماد مقاربة هجينة تعتمد على الجمع بين المحاكاة العددية لتوليد البيانات وتقنيات الذكاء االصطناعي للنمذجة التنبؤية .وقد استُخدم االنحدار الخطي كنموذج مرجعي لتحديد المعلمات األكثر تأثي ًرا وتقديم تفسير فيزيائي أولي للنظام .وتمثل هذه المرحلة .أسا ًسا لتطوير نماذج أكثر تقدًما تتيح تحسين دقة التنبؤات مع تقليل التكلفة الحسابية تُظهر النتائج المتحصل عليها أن هذه المقاربة تُمّكن من التنبؤ الموثوق باألداء الحراري للمبادالت الحرارية، كما تُسهم بفعالية في توجيه عملية تحسين تصميمها وتطوير كفاءتها الكلمات المفتاحية: الذكاء ،(CFD (المبادالت الحرارية، انتقال الحرارة، الصفائح الفاصلة، المحاكاة العددية، ديناميكا الموائع الحسابية ..االنحدار الخطي، النمذجة التنبؤية، التحسين الهندسي ، (Model Surrogate (االصطناعي، نموذج االستبدال Abstract This work aims to improve the understanding and performance of heat exchangers by analyzing the effect of separation plates on heat transfer and pressure losses. The study highlights the influence of geometric parameters, such as plate spacing and arrangement, as well as operating conditions including flow rate and flow regime. A hybrid approach is adopted, combining numerical simulations for data generation with artificial intelligence techniques for predictive modeling. Linear and polynomial régressions are used as a baseline model to identify the most influential parameters and to provide an initial physical interpretation of the system. This step serves as a foundation for developing more advanced models that enhance prediction accuracy while reducing computational cost. The results demonstrate that this approach enables reliable prediction of thermal performance and provides an efficient framework for the optimization and design of heat exchangers. Keywords: Heat exchanger; Computational Fluid Dynamics (CFD); Heat transfer; Pressure drop; Separation plates; Surrogate model; Linear regression; Polynomial regression; Design optimization. 5 Résumé Ce travail vise à améliorer la compréhension et les performances des échangeurs de chaleur en analysant l’effet des plaques de séparation sur les phénomènes de transfert thermique et les pertes hydrodynamiques. L’étude met en évidence l’influence des paramètres géométriques, tels que l’espacement et la disposition des plaques, ainsi que des conditions opératoires, notamment le débit et le régime d’écoulement. Une approche hybride est adoptée, reposant sur la combinaison de simulations numériques pour la génération de données et de techniques d’intelligence artificielle pour la modélisation prédictive. Les régressions linéaire et polynomiales sont utilisées comme modèle de référence afin d’identifier les paramètres les plus influents et de fournir une première interprétation physique du système. Cette étape constitue une base pour le développement de modèles plus avancés permettant d’améliorer la précision des prédictions tout en réduisant le coût de calcul. Les résultats obtenus montrent que cette approche permet de prédire de manière fiable les performances thermiques et d’orienter efficacement l’optimisation de la conception des échangeurs de chaleur. Mots-clés : Échangeur de chaleur ; transfert thermique ; plaques de séparation ; dynamique des fluides numérique (CFD) ; intelligence artificielle ; modèle de substitution (Surrogate Model) ; régression linéaire ; régression polynomiale ; modélisation prédictive ; optimisation géométrique.